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    <title>浏阳德塔软件开发有限公司 女娲计划</title>
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    <a href="../">上一页</a>
    <br/>
    <br/>
    <br/>第二章 Java 数据分析算法引擎系统
    <br/> 作者: 罗瑶光, Author:Yaoguang.Luo<br/>
    <br/>
    <br/>基础应用: 元基催化与肽计算 编译机的仿生分析机
    <br/>

    <br/>
    <br/>线性
    <br/>
    <br/>1 德塔的数据分析包 包含array的线性排序处理 refer page 见排序.
    <br/>
    <br/>2 德塔的数据分析包 包含array的线性卷积处理 refer page 见卷积.
    <br/>
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    <br/>关于数字卷积的前序遍历逻辑,作者第一次接触是在上海电气,关于数控组与郭凤先,蒋慧洁
    等讨论的巴特沃斯 带阻滤波工业函数的计算函数描述和锯齿波最优函数公式. 之后,在美国路德大学
    进行了系统的学习了计算机 视觉教材的卷积图片处理,***主观情绪略***,后序也是可以的,
    如阿拉伯人的阅读思维方式.
    ***主观情绪略***
    卷积的从左到右前序内核计算逻辑 最早文字出处 来自法国Yann.Lecun 的CNN思想原文, 路德大学
	的计算机视觉 绿皮书教材有介绍, 伪编码有源码明文. 这里重复Refer下.
    <br/>
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    <br/>Gitee 20190623 感想 : 关于卷积微分法和积分法的应用. 作者在这里进行注释下.
    <br/>
    <br/>第一次接触卷积积分***军事政治名称略*** 本科的大三,一堂电磁波课程, 作者仅仅理解了a*cos
    b+b*sin
    a的线性公式含义. 第二次接触是作者在瑞拉理工学院读书的时候,班加罗尔大学一位数学教授对线性矩阵求导做了
    交叉卷积的分式. 以及基督大学的Dr. Joy Pau-lose写在黑板上的Ui(t)= L*di(t)/dt+ 1/C*df
    i(t)*dt + R*i(t) with L*C*d*d*U0*(t)/dt*dt + R*C*d*U0(t)/dt + U0(t) LRC微分公式.
    第三次接触是作者在上海电气原机床研究所上班,接触到巴特沃斯卷积核,当时驱动组让作者进行卷积表述,
    作者用原生的傅里叶推导进行矩阵求解做了例子,***主观情绪略***. 第四次接触是作者在路德大学的计算机
    视觉课程,全面用数字卷积技术处理图片流. refer 《计算机视觉教材》 绿皮子那本. 第五次是作者在
    2014-2015年采用快速傅里叶进行人类语音处理. 第六次是作者在2015年后与牛津大学霍华德教授做阅读障碍
    脑波数据病理分析,(感谢当时巴黎一大的学生提供 给作者傅式相位方程组公式)第七次是作者***主观修辞略***
    <br/>
    <br/>最后作者2018年设计德塔图灵自然语言系统, 采用了vpcs微分催化矩阵加速原理. 作者思考,
    通过对称计算原理可以知道, 微分计算能加速, 积分计算同样可以加速, 于是在vpcs进化中, 进行微,
    积分
    催化自适应矩阵生成技术研究, 在以后的数字信号处理器中通过量化计算模块组逐步剔除加乘逻辑模块,
    形成
    真正人工智能量子量化微积分芯片.
    <br/>
    <br/>思想价值20220410作者发现之后的作者设计概率钥匙和session token 的pde微化<->pds积化
    通过肽展公式加密 的组合拓扑, 似乎也和这微积分有点思维灵感.
    <br/>

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